在Python中实现OpenCV TPS ShapeTransformer时出现的问题

我正在尝试使用Python在OpenCV中使用ThinPlateSplineShapeTransformer实现图像扭曲。我使用的是OpenCV论坛（）中发布的C++示例，但是由于OpenCV Python API的不同，我遇到了各种各样的问题。 正如在链接的示例中一样，我使用的是单个图像，我将在其上定义少量的源点和相应的目标点。最终结果应该是图像的扭曲副本。目前的守则如下：

tps=cv2.createThinPlateSplineShapeTransformer()

sourceshape= np.array([[200,10],[400,10]],np.int32)
targetshape= np.array([[250,10],[450,30]],np.int32)

matches=list()
matches.append(cv2.DMatch(1,1,0))
matches.append(cv2.DMatch(2,2,0))

tps.estimateTransformation(sourceshape,targetshape,matches)

但是我在estimateTransformation方法中得到了一个错误：

cv2.error: D:\Build\OpenCV\opencv-3.1.0\modules\shape\src\tps_trans.cpp:193: error: (-215) 
(pts1.channels()==2) && (pts1.cols>0) && (pts2.channels()==2) && (pts2.cols>0) in function cv::ThinPlateSplineShapeTransformerImpl::estimateTransformation 

我可以理解，我传递给estimateTransformation的数据结构中存在错误，我猜这与通道有关，因为行和列似乎是正确的，但我不知道如何满足断言（pts1.channels（）==2）因为参数是我正在创建的点数组，而不是从图像加载生成的数组

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如果您能为使用Python进行图像转换提供TPS实现方面的指导，或者为解决这个问题提供帮助，我将不胜感激。我已经尝试为PythPultHaPulExchange类找到Python文档，但是事实证明这是不可能的——我所发现的只是C++文档，我唯一需要做的就是帮助（）函数的结果-如果我丢失了明显的

< P>，我也有同样的问题。简单的重塑解决了这个问题。虽然很晚了，但有人可能会觉得它很有用。以下是重塑

sourceshape

和

targetshape

的行：

sourceshape=sourceshape.reshape(1,-1,2)
targetshape=targetshape.reshape(1,-1,2)

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你能检查一下匹配点的数量吗。在您的代码中，只有两个匹配点，很难进行插值。可能你最多可以增加四个匹配点，比这更有效

sourceshape= np.array([[200,10],[400,10]],np.int32)//increase more point here
targetshape= np.array([[250,10],[450,30]],np.int32)//increase more point here

matches=list()
matches.append(cv2.DMatch(1,1,0))
matches.append(cv2.DMatch(2,2,0))
//add more matches here.

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任何人有人吗？你找到解决办法了吗。请分享。我得到了以下错误：

OpenCV错误：在CV:：gemmImpl文件C:\projects\OpenCV python\OpenCV\modules\core\src\matmul.cpp，第1190行，断言失败（type==CV\u 64FC2），我不太了解这个错误，但我认为是类型错误。尝试将其转换为np.int32。或其他格式。